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Plan du cours
L'IA dans le risque de crédit : Fondements et opportunités
- Modèles traditionnels de risque de crédit vs modèles pilotés par l'IA
- Défis dans l'évaluation du crédit : biais, explicabilité et équité
- Études de cas réelles de l'IA dans le crédit
Données pour les modèles de scoring de crédit
- Sources : données transactionnelles, comportementales et alternatives
- Nettoyage des données et ingénierie des caractéristiques pour les décisions de crédit
- Gestion du déséquilibre des classes et de la rareté des données dans la prédiction des risques
Apprentissage automatique pour le scoring de crédit
- Régression logistique, arbres de décision et forêts aléatoires
- Boosting de gradient (LightGBM, XGBoost) pour la précision du scoring
- Techniques d'entraînement, de validation et de réglage des modèles
Flux de travail de crédit pilotés par l'IA
- Automatisation du segmentation des emprunteurs et de l'évaluation du risque des prêts
- Processus d'instruction et d'approbation renforcés par l'IA
- Fixation dynamique des prix et optimisation des taux d'intérêt à l'aide de l'IA
Interprétabilité des modèles et IA responsable
- Explication des prédictions avec SHAP et LIME
- Équité dans les modèles de crédit : détection et atténuation des biais
- Conformité aux cadres réglementaires (par ex. ECOA, RGPD)
IA générative dans les scénarios de crédit
- Utilisation des LLM pour la revue des candidatures et l'analyse documentaire
- Ingénierie des prompts pour la communication avec les emprunteurs et les insights
- Génération de données synthétiques pour le test des modèles
Stratégie et gouvernance pour l'IA dans le crédit
- Construction de capacités IA internes vs solutions externes
- Gestion du cycle de vie des modèles et meilleures pratiques de gouvernance
- Tendances futures : scoring de crédit en temps réel, intégration de la banque ouverte
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des fondamentaux du risque de crédit.
- Une expérience avec les outils d'analyse de données ou de business intelligence.
- Une familiarité avec Python ou la volonté d'apprendre la syntaxe de base.
Public cible
- Gestionnaires de crédit.
- Analystes crédit.
- Innovateurs Fintech.
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
J'ai déjà quelques rapports dont je me souviens, et j'utiliserai certains des invites examinées aujourd'hui.
Kelly Cotham
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduction automatique